**美国证券交易委员会（SEC）正式撤销了对币安（Binance）及其创始人赵长鹏的诉讼，从而结束了该机构所采取的最后几项加密执法行动之一。**在周四提交给美国哥伦比亚特区地方法院的一份文件中，SEC和币安的律师共同提出驳回该案，该诉讼于2023年6月首次提起，指控这家加密货币交易所非法为美国用户提供服务，夸大交易量，并混淆客户资金。 这一案件的撤销标志着美国历史上最激进的打击加密货币的行动之一的象征性结束。与此同时，特朗普政府正齐心协力证明自己是该行业的盟友。美国司法部已经关闭了其加密执法团队，商品期货交易委员会（CFTC）现在将由一位与加密行业密切相关的风险投资家领导。 币安是世界上交易量最大的数字资产交易所。它最近与世界自由金融（World Liberty Financial，WLF）建立了联系，该项目希望成为一家加密银行，并将75%的利润流向与特朗普家族有关的实体。币安将从阿联酋国家基金MGX获得20亿美元的投资，全部投资于USD1， USD1是世界自由金融团队新推出的一种稳定币。 币安和世界自由金融也在扩大在巴基斯坦的业务，WLF联合创始人、美国中东特使史蒂夫·威特科夫（Steve Witkoff）的儿子扎克·威特科夫（Zack Witkoff）最近与巴基斯坦政府达成了一项协议。大约在同一时间，赵长鹏被任命为巴基斯坦新成立的加密委员会的顾问，该委员会是一个由国家支持的机构，负责制定国家数字资产政策。 美国证券交易委员会是最后一个仍在追究币安责任的主要监管机构。SEC的驳回动议被裁定带有偏见，这意味着SEC不能再提起同样的诉讼。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/59/w550h309/20231123/77bb-a429bb2943f9d7fd5998ea8b7ee36d5c.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503250.htm)

据知情人士透露，随着埃隆·马斯克的正式离职，多名政府效率部（DOGE）的高级官员也将离开特朗普政府。一名白宫官员证实，其中包括DOGE的首席律师詹姆斯·伯纳姆（James Burnham）和马斯克私人公司的长期副手史蒂夫·戴维斯（Steve Davis），他们都正在从特殊政府雇员的职位上离职。  伯纳姆是与马斯克和DOGE密切合作制定团队法律战略的关键律师。戴维斯是马斯克在DOGE最资深的顾问之一，他被认为负责日常运营，在任职期间曾在多个联邦机构工作。 马斯克是特斯拉和X的亿万富翁首席执行官，他帮助成立了政府效率部，以削减联邦政府支出。他当地时间周三晚上在X上发帖称，“我作为特殊政府雇员的预定时间即将结束，”并向特朗普表示感谢。 马斯克和其他几名DOGE员工是在特朗普任期开始时被聘为特殊政府雇员的，他们的服务期限为130天，尽管马斯克此前曾表示，他预计DOGE将在特朗普的整个任期内继续工作。 到目前为止，DOGE声称已为政府节省了1750亿美元，尽管其激进的成本削减策略引发了数十起诉讼和指控。 据消息人士称，曾担任DOGE高级顾问和发言人的特殊政府雇员凯蒂·米勒（Katie Miller）也将离开政府，并将为马斯克工作。 虽然马斯克即将离开政府，但特朗普政府的一名高级官员表示，他将继续担任总统的非官方顾问，并可能在未来参加白宫会议。 尽管白宫官员坚称马斯克和特朗普在马斯克离职时关系良好，但特朗普对马斯克的离职一直保持沉默，尤其是在马斯克最近接受采访时批评特朗普上周在众议院通过的“大而美”的支出法案之后。 马斯克在周三宣布离职的帖子中说：“随着时间的推移，DOGE的任务只会加强，因为它已成为整个政府的一种生活方式。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503248.htm)

美国司法部周四要求法官驳回针对波音公司的刑事欺诈指控，并表示已与波音公司达成不起诉协议。该诉讼是由2018年和2019年在印尼和埃塞俄比亚发生的两起致命的波音737 MAX坠机事件引起的，两起事故共造成346人死亡。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2021/12/9f96b7bec1d2355.jpg) 根据协议，波音将避免被起诉，并同意向坠机受害者基金额外支付4.445亿美元，这些钱将在一笔额2.436亿美元的罚款之外平均分配给每位坠机受害者。 美国司法部表示，作为协议的一部分，去年同意认罪的波音公司将总共支付11亿美元，包括罚款和对受害者家属的赔偿，以及4.55亿美元，用于加强公司的合规、安全和质量计划。 美国政府表示，该协议“确保了有意义的问责制，带来了巨大而直接的公共利益，并终结了一个困难而复杂的案件，否则此案的结果将是不确定的。” 波音CEO凯利·奥特伯格（Kelly Ortberg）周四签署了该协议，最终敲定了美国司法部上周表示已原则上达成的协议。 美国司法部表示，坠机事故中346名遇难者的绝大多数家属已经与波音公司达成民事诉讼和解，他们总共获得了“数十亿美元”的赔偿。 波音周四表示：“波音致力于履行今天达成的决议规定的义务，其中包括一笔可观的额外罚款，以及进一步改善制度和投资的承诺。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503246.htm)

国际数据公司（IDC）周四将2025年全球智能手机出货量增长预期从2.3%下调至0.6%，理由是关税导致的经济不确定性和消费者支出的回落。这一下调反映了苹果等制造商面临的挑战，在地缘政治紧张局势升级和关税争端的背景下，它们已经面临销售疲软的局面。  IDC预计，由于智能手机普及率的提高、更新周期的延长以及二手设备的蚕食，今年全年的增长将保持在较低的个位数，五年（2024-2029年）的复合年增长率（CAGR）为1.4%。 IDC表示，尽管地缘政治局势紧张，但美国和中国市场仍将推动今年全球智能手机出货量实现0.6%的小幅增长。 受政府对安卓设备的补贴推动，中国手机市场今年的出货量预计将同比增长3%。 由于面临华为等国内对手的竞争，苹果2025年在中国市场的出货量预计将面临1.9%的下滑，该公司的许多机型都没有资格获得补贴。 然而，中国即将到来的618购物节期间的折扣以及iPhone 17的发布，预计将刺激需求。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503244.htm)

知情人士称，现代汽车正准备提高其所有在美销售车型的价格，以减轻特朗普关税带来的冲击。因计划未公开而不愿具名的知情人士表示，这家韩国制造商正考虑最早从下周开始，将其所有车型的建议零售价上调1%。此举将适用于新生产的汽车，而经销商手中已有库存不受影响。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2023/1121/7e02b626adcd8ed.webp) 此外，知情人士表示，该公司还可能提高运输收费以及地垫和车顶行李架等在车辆交付经销商前安装的选装配件费用，以免进一步提高基础价。不过，知情人士提醒称，相关计划仍在讨论中，最终结果可能会有调整。 现代表示，其定价策略旨在确保其保持竞争力，但尚未做出最终决定。 该公司在一份声明中表示：“当前正值我们例行的年度定价评估期，评估以市场动态和消费者需求为导向，跟关税无关。我们将继续根据供需情况和监管变化，采取灵活的定价策略和针对性的优惠措施。” 此举将是汽车制造商为应对特朗普对进口汽车及零部件征收高额关税而采取的最全面举措之一。现代汽车是美国最大的汽车销售商之一，此前该公司承诺，其同名品牌和高端Genesis系列车型的价格将维持稳定，直至6月2日。 现代首席执行官José Muñoz上个月表示，他预计价格不会突然大幅上涨，但未透露今年晚些时候的计划。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503242.htm)

美国国际贸易法院周三裁定，总统特朗普依据《国际紧急经济权力法》（IEEPA）实施的大规模关税措施违反法律，给予政府10天时间纠正错误。司法部随即向联邦巡回上诉法院提交上诉通知。法院批准暂缓执行可能推翻特朗普大部分关税计划的判决，为白宫带来了些许希望。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0512/1e06aba499b31af.jpg) 贸易顾问纳瓦罗对这一决定表示赞赏，不过上诉法院最终仍有可能维持国际贸易法院的判决不变。意味着最后可能要由最高法院做出裁定。 白宫周四表示正在评估其他关税选项，但这些方案可能耗时更长，有些或需要几个月才能落实。可能会延长特朗普关税政策带来的不确定性。目前主要贸易伙伴尚未调整与美国的谈判时间表。日本首相石破茂主动致电特朗普讨论关税问题，并表示双方通过此次对话进一步加深了了解。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503240.htm)

美国总统唐纳德·特朗普将和埃隆·马斯克在白宫召开记者会，以纪念这位世界首富卸任在政府的公职。“我将于美国东部时间明天下午1:30召开一场记者会，和埃隆·马斯克一起，在椭圆形办公室。”  特朗普在Truth Social平台上发帖说，“这将是他的最后一天，但其实也不是，因为他会一直和我们在一起，一路帮助我们。埃隆太棒了！明天白宫见。” 马斯克在特朗普政府里领导了一个称作“政府效率部”的机构，致力为政府瘦身和削减开支。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/110/w550h360/20250520/cf8e-1bbff868ca688f31c56bc45eed91999a.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503238.htm)

近日，元鼎智能与全球泳池及健康设备领域的领导者Fluidra 在新加坡签署战略合作协议，标志着双方在泳池专业领域的深度合作正式开启。**元鼎智能创始人兼CEO汪洋与Fluidra董事局主席Eloi Planes 共同出席仪式。比亚迪、欣旺达等战略合作伙伴代表，投资人股东代表，新加坡媒体代表均莅临现场，**共同见证这一重要时刻。     元鼎智能专注于庭院和泳池智能产品的研发及全球品牌拓展，**在无线技术、AI技术、水下通讯、和智能水质管理等核心领域积累了深厚的自主研发技术与经验。**凭借完整的产业链布局和全球化专业团队，已成为全球行业增长最快的品牌。 此前，元鼎智能已完成近10亿人民币融资，由Fluidra进行战略投资，云启资本新晋加入，XVC、复星锐正、蜂巧资本等老股东持续增持。这笔投资意义重大，不仅为元鼎智能提供了坚实的资本保障，更是一次战略共振，为其技术研发升级与智能庭院生态的全球布局按下了“加速键”。**此次与 Fluidra 的战略联盟，双方将在战略协同中保持经营自主性，共同推动产品创新与技术突破，为全球用户创造更智能、无忧的庭院打理体验。** ## 一、**智启未来，共创泳池行业新生态** 此次合作将深度融合Fluidra在全球泳池行业的领导性产业资源与经验，以及元鼎智能的科技创新能力、规模化优势与增长潜力。双方将充分发挥各自优势，在技术、品牌和全球服务体系上深度协同，共同塑造全球泳池清洁领域的新格局。     作为全球销量前二、线上销售第一的泳池清洁机器人公司，**元鼎智能在全球的销量累计超过200万台，入驻超过7000家欧美线下主流零售门店，**包括Home Depot、Lowe’s、Best Buy、Walmart、Leroy Merlin、MediaMarkt等。凭借在无线技术、AI技术和智能水质管理等领域的创新实力，元鼎智能已在全球市场崭露头角，成为引领行业智能化发展的重要力量。 Fluidra在泳池及健康设备领域有超过50年的深厚经验，分销网络覆盖全球47个国家。其全球化网络与行业经验，将推动元鼎智能在产品研发、市场竞争力和全球化布局的全面升级，树立智能泳池清洁机器人行业新标杆。 ## **二、强强联合，创享未来全球智能庭院生态** 签约仪式上，Fluidra董事局主席Eloi Planes表示：“Fluidra一直致力于推动泳池及健康设备领域的创新与智能化发展。元鼎智能在无线技术、AI技术和智能水质管理等方面的创新能力令人印象深刻。我们完全支持Aiper独立经营和未来独立上市，并将为此提供更多战略资源支持。我们相信这次合作将为双方带来更大的市场机遇，同时也将为全球泳池行业注入新的活力。”  Fluidra董事局主席  Eloi Planes 元鼎智能创始人兼CEO汪洋表示：“元鼎智能与Fluidra的合作是一次双赢的选择，是推动Aiper品牌全球化布局的重要里程碑。**双方将充分发挥各自的核心优势，在产品创新、品牌影响力和全球服务体系等方面持续突破，以用户需求为中心解决清洁难题，**真正做到让用户放心把庭院打理交给 Aiper，把享受的时间留给自己，为消费者带来智能、无忧、便捷的庭院打理生活体验。”  元鼎智能创始人兼CEO  汪洋 本文来自微信公众号[“硬氪”](https://mp.weixin.qq.com/s/G5wppangqkl34tRRQxmnZA)，36氪经授权发布。

<blockquote><p>在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个具有里程碑意义的大模型，它凭借强大的预训练能力和广泛的应用价值，深刻改变了语言理解的范式。本文将从BERT的起源、架构、预训练方法以及实际应用等方面展开，详细探讨BERT如何通过“预训练+微调”的模式实现对多种NLP任务的强大适配能力，以及它在互联网行业中的广泛应用，例如美团如何利用BERT提升用户评论情感分析、搜索词意图识别和搜索词改写等业务的准确性和效率。</p> </blockquote>  ## 按照惯例，结论先行 **这篇文章要讨论啥？** 讨论由 Transformer 编码器部分发展而来的大模型 BERT 。这是一个里程碑式的大模型，它凭借深远的技术影响力早已成为众多互联网应用（如搜索、推荐）的核心，因此学习 BERT 有助于我们洞悉当前大模型强大能力的技术奠基与实际价值。 **文章讨论的核心问题和结论是啥？** ① BERT 是什么，它与 Transformer 有什么关系？ BERT 是一个基于 Transformer 的编码器部分发展而来的模型，旨在通过预训练成为一个“通用”的语言理解模型。BERT 与 GPT（基于 Transformer 解码器发展而来）并列为 Transformer 架构的两个最负盛名的分支。 ② BERT 如何实现其“通用性”并解决多种自然语言处理任务？ BERT 的“通用性”是通过预训练实现的。之后进行简单的微调就能解决多种 NLP 任务。 这种“预训练 + 微调”的范式是 BERT 成功的关键。 ③ BERT 是如何预训练的？ 通过“完形填空”和“判断下一句”两个无监督的预训练任务。完形填空指在输入句子中随机遮盖一部分词再让模型预测这些被遮盖的词是什么。这迫使模型理解上下文信息来推断词义。判断下一句是指给模型输入两个句子 A 和 B，让模型判断句子 B 是否是句子 A 在原文中的下一句，以此让模型学习句子间的关系和连贯性。 ④ BERT 的实际应用价值和影响如何？ 学术上 BERT 的引用量为13万，远高于GPT 的1.3万。行业应用上 BERT “一次训练、多次复用”的特性非常契合互联网行业快速迭代的需求，已广泛应用于各互联网业务中。美团在其业务中应用 BERT 提升了用户评论情感分析的准确性、搜索词意图识别准确率以及搜索词改写准确率，并估算能带来显著的年营收增长。 **“BERT 饱览了世间所有情话，只为在你每一次轻唤时都能恰如其分地温柔。”** ——题记 在上一篇文章[《从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸Transformer》](https://www.woshipm.com/ai/6210144.html)中我们聊到，Transformer 以注意力机制为核心搭建了编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，编码器负责将输入转化成机器可理解的代码，解码器负责将代码转化成人类可理解的输出。这种完全以注意力机制构建起的编码器-解码器架构彻底解决了 RNN 健忘和训练慢的老大难问题，且在多项语言翻译任务上取得了最佳成绩。 在此之后，大量基于 Transformer 的模型被提出，其中最负盛名的两个模型便是 BERT 和 GPT。前者基于 Transformer 的编码器发展而来，后者则基于 Transformer 的解码器部分发展而来。本文将详细讨论 BERT。 诶~我好像听到屏幕前有人说“GPT 我知道，但从来没听说过 BERT ？没觉得它很有名啊？”确实，BERT 并不能像 GPT 那样可以做个非技术人群也能轻松使用的聊天机器人，所以在技术圈外名气没有 GPT 大。但在技术圈内 BERT 的名气可是 GPT 的 10 倍。截止到2025年5月，BERT 的原始论文引用量为13万，十倍于 GPT 的1.3万  BERT 在技术圈内之所以能这么火热的一个重要原因是它只需要经过简单的调整便可处理一堆自然语言任务。这一特性使得研究者们纷纷基于 BERT 进行优化改造，在解决实际问题的同时，也为学术成果的产出提供了便利。换句话说，BERT 真正实现了 NLP 学者们长期以来的理想 —— 打造一个 “通用” 的语言模型。 ## 从通用语言模型说起 **BERT 出现前，解决一类任务需要专门设计一种模型。**比如在之前的文章中我们用 RNN 解决文本生成类任务，用 Transformer 解决翻译类任务。可一旦遇到新任务还得重新设计一个模型，这未免也太麻烦了。 **BERT 出现后，解决一类任务只需要在 BERT 的基础上简单改改即可。**有了 BERT 之后，我们只需要在 BERT 的基础上外装一些“配件”就能解决问题。比如一个马达，给它外装四个轮子可以当车用，外装个搅拌棒可以当搅拌机用，外装个圆盘刀片可以当切割机用。类似地，通过外装一些简单的结构，BERT 就能同时胜任阅读理解、文本分类、语义匹配等多种任务，所以被称为 “通用”。 **BERT 能做到“通用”主要得益于基于 Transformer 编码器的设计。**回顾一下，Transformer 是一个采用编码器-解码器架构的翻译模型，其中编码器负责理解原文的语义，解码器负责将语义翻译成目标语言。所以 Transformer 的编码器本就是一个强大的语义理解器，要是把它单独拿出来再增强一下，那这语义理解能力岂不是能飞天？诶，没错，BERT 就是这么做的，而且成功了。所以下面我们来看下 BERT 的具体设计 ## 这，就是 BERT **BERT的基本组成单元：Transformer 的编码器块（Transformer Encoder Block）。**在上一篇文章[《从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸Transformer》](https://www.woshipm.com/ai/6210144.html)中我们的 Transformer 架构图是这样的  其中为便于理解，编码器部分只画出了注意力层，而实际上真正的 Transformer 编码器中每个注意力层还会搭配一个前向反馈和归一化层，也就是下图这样  这个层的作用简单来说是对注意力层输出的整合，对非技术同学来说无需过多关注。一个【注意力层】外加一个【前向反馈&amp;归一化层】就被称作一个Transformer 编码器块（Transformer Encoder Block）。 **BERT 就是12个 Transformer 编码器块的叠加。**Transformer 的编码器一共有6个这样的模块，而 BERT 则有12个，二者的核心差别就在模块数量上，也就是下面这样  然后，BERT 就搭建好了……没错，真就这么简单。但其实在原论文中除了用12个这样的模块搭建BERT外，作者还测试了用24个来搭会得到什么效果，最后结论是越大越好。 到此，我们已经完成了 BERT 的搭建。但完成搭建仅仅是开始，更关键的是要让它具备理解自然语言的能力，成为一个通用语言模型。而让 BERT 具备这种能力所进行的训练任务有两个：“完形填空”和“判断下一句”。 ## BERT 的两大训练任务：“完形填空”和“判断下一句” **完形填空：从一句话中随机遮住一个词，让模型预测被遮住的词是什么。**举个例子： - 原句：这老板真水 - 遮住“老板”：这____真水 - 任务：让 BERT 预测被被遮住的词是什么，我们期望模型能输出“老板”这个词 **判断下一句：给模型两个句子A和B，让它判断句子B是否是原文中句子A的下一句。**举俩例子： 例子一： - 句子A：今天天气真好 - 句子B：我们去公园玩吧 - 任务：让 BERT 判断句子B会不会是原文中句子A的下一句话，我们期望 BERT 能输出“是” 例子二： - 句子A：今天天气真好 - 句子B：这老板真水 - 任务：让 BERT 判断句子B会不会是原文中句子A的下一句话，我们期望 BERT 能输出“否” 如此一来，我们让 BERT 在“完形填空”中学会通过上下文信息来推断词义，以及在“判断下一句”中学习句子间的关系和连贯性。这样 BERT 就能逐渐学会深刻理解词语含义和句子之间的逻辑关系。 模型结构有了，训练方式也清楚了，接下来就是准备训练数据并开始实际训练了。 ## 训练前：准备训练数据 **文档级语料：BooksCorpus 与英文维基百科。**BERT 的训练数据来源于 BooksCorpus（收录了约7000本书，共计约8亿英文单词）和英文维基百科（约25亿英文单词）。需要特别注意的是这两个数据集中的语料都是文档级的，好处在于文档级语料保留了原文结构与上下文，利于提取长连续文本序列，从而能让模型学习复杂语义。 **无需人工标注便可构造训练数据。**显然，对于“完形填空”任务来说我们只要随机从已有的句子中遮挡住几个单词就行，这事儿完全可以自动化快速搞定。对于“判断下一句”任务来说哪些句子在原文中是挨在一起的我们也知道，所以也无需人工标注。因此我们可以快速构造如下的训练数据： 完形填空训练数据：  判断下一句训练数据  将二者结合一下得到最终的训练数据  ## 训练中：这，就是预训练 以第一条数据：（今天____真好，我们出去玩吧），（天气，是）为例：     所以整个训练过程可以这样表示：  **单论训练过程，预训练和之前我们介绍的模型训练并没有什么不同。**二者都是给定输入数据，让模型输出，计算模型输出的误差然后用来反向传播更新参数。那二者的核心差别在哪呢？ **预训练和正常训练的核心差别在于训练目标是否直接指向某个具体任务。**比如对于“判断用户评论的情感倾向是正向还是负向”这个具体任务而言，目前我们所做的“完形填空”和“判断下一句”训练并不能让模型直接完成这个任务，但我们知道这俩任务是在帮模型先建立起基本的语义理解能力，对最终完成这个任务肯定是有帮助的，因此这里的训练被称作“预训练”。 ## 训练后：微调即可完成众多 NLP 任务 **微调 = 添加配件 + 少量数据训练。**对BERT进行微调一般包含两项具体的工作： - 根据目标任务为 BERT 添加合适的输入转换器、输出转换器，或两者同时添加。 - 使用相对少量的数据调整模型的参数（“相对少” 指此时所需的数据规模远小于预训练 BERT 本身所需的数据规模） **举个例子，让 BERT 来判断用户评论的情感倾向。**也就是给定一条用户评论，让 BERT 来判断到底是在夸还是在骂。由于 BERT 本身就能读取句子，所以在输入方面不需要做修改，但在输出上需要加一层控制保证 BERT 的输出是“正向”、“负向”、“中立”三者之一，也就是下图这样：  然后准备下图所示的训练数据：  最后再整体训练一下就可以了  所以你看，BERT 诞生之初并不是为了解决某个具体的问题，而是通过大量语料来“通用地”学习如何理解人类语言。当我们要用它来解决具体问题时，只需进行简单的修改和少量训练就行，这个过程就是微调。 在 BERT 原论文中，作者通过上述方式微调 BERT 解决了4大类，共计11个具体的 NLP 任务，这4个类别分别是：句子对分类任务、单句子分类任务、问答任务、单句子标注任务，分别举例说明一下： - 句子对分类任务：比如给定一对句子，判断后一句表达的观点和前一句是矛盾、支持还是中立 - 单句子分类任务：比如我们刚举的例子，给定一句话，判断这句话的感情是正向、负向还是中立 - 问答任务：比如给定一个问题以及一篇包含此问题答案的文章，让模型回答这篇文章具体是从哪到哪回答了这个问题 - 单句子标注任务：识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、时间等。比如给定“张三今天上午吃了苹果”，则需要能够标注出【张三：人名】、【今天上午：时间】、【吃了：动作】、【苹果：名词】 **所以总结一下，BERT 凭借预训练 + 微调的技术范式展现出对众多 NLP 任务的强大适配能力。** 这种 “一次训练、多次复用”的特性就特别满足互联网行业“快速迭代”的模式。所以虽然技术圈外的用户没怎么听说过和使用过 BERT ，但 BERT 早已在各种互联网 app 中遍地开花，比如美团。 ## BERT 在美团业务中的应用 注：内容参考自美团BERT的探索和实践 **应用1：通过 BERT 提升用户评论情感分析准确性，让商家评价标签为用户提供更精准的消费指引。**所谓细粒度情感分析是指机器能够识别一段文本中不同对象的情感倾向。比如能够识别出“这家店味道很棒，但是服务不太好”中“味道”是正面的，“服务”是负面的。美团积累了海量的用户评论，引入 BERT 后对这些评论的细粒度情感倾向分析准确率达到了 72.04%（引入 BERT 之前是多少没找到公开数据，但行业经验是65%-70%）。 落实到产品设计中，细粒度情感分析让美团能够对商家的多条评论进行精准的情感聚合，从而可以直接呈现下图中【装修精美 999+】 这样的评价标签及相关评价数量，甚至还能高亮是哪部分文本体现了这种情感倾向，从而让用户高效的从评论中获取商家信息。  **应用2：通过 BERT 提升搜索词意图识别准确率，让用户更快搜到想搜的东西。**所谓搜索词意图识别是指判断用户输入的搜索词属于什么需求类型。比如用户搜“霸王别姬”和“霸王茶姬”虽然只有一字之差，但前者是电影意图，那么应该向用户展示电影列表，后者是商家意图，则应该向用户展示商家列表。显然，意图识别不准确会导致展示内容完全不符合用户预期，轻则让用户搜索体验不畅，重则让用户失去耐心转而用别的 app 下单。美团引入 BERT 后搜索词意图识别准确率达到了 93.24%（引入BERT之前是多少没找到公开数据，但行业经验是85%-90%）。 在业务收益上，BERT 上线预计能让年营收增加5个亿。据美团技术团队2019年发布的数据，美团美食频道在使用 BERT 后搜索QV-CTR从约57.60%提升至约58.80%。我们来计算下收益，按照“用户触发搜索→用户点击搜索结果→用户下单”的业务链路来算，假设当时的日均搜索QV是500万，并且点击某个搜索结果后下单的概率是10%，再考虑到美团美食频道以正餐为主，所以假设一单的营收是100元，那么： - BERT上线前的营收 = 500万 x 57.60% x 10% x 100 = 2800万 - BERT上线后的营收 = 500万 x 58.80% x 10% x 100 = 2940万 WoW~这样一天的营收就多了140万，一年就多5.11亿，搜索技术团队的年终奖应该可以拿满了哈哈哈 **应用3：提升搜索词改写准确率，让搜索结果更相关。**我们平时在搜索框输入一个搜索词后，系统并不会原封不动的用这个词进行搜索，而是有可能对它做改写。比如原始搜索词是“附近的kfc”，系统会自动改写为 “附近的肯德基”后再进行搜索，因为肯德基真正的商店名称是“肯德基”三个字而不是“kfc”。这种在不改变用户意图的情况下，对原始搜索词进行优化调整，使其能够匹配到更相关信息的环节就叫搜索词改写。显然，在美团的业务体量下需要改写的搜索词数量非常多，不可能人工核验所有的改写是否准确，因此美团引入 BERT 来判断原搜索词和改写后的搜索词是否语义一致。实验证明，基于 BERT 的改写方案在准确率和召回率都超过原先的 XGBoost（一个于2015年提出的分类模型） ，但具体是多少没说。 ## 复盘一下，我们学到了什么 **BERT 是个通用的语言模型。**所谓“通用”是指它并不是为了解决某个具体问题而生，而是具备理解自然语言的底层能力，当我们需要用它解决某个具体问题时只要进行简单修改就行。 **BERT 是Transformer Encoder Block的叠加。**将12个 Transformer Encoder Block 叠加就得到了 BERT。 **BERT 通过“完形填空”和“判断下一句”两个任务来学会理解自然语言。**所谓“完形填空”是指挖掉句子中的某个词后给 BERT 看，让它预测这个被挖掉的词是什么。“判断下一句”是指给 BERT 两个句子A和B，让他判断B在原文中是不是A的下一句话。 **BERT 的训练数据无需人工标注。**无论是完形填空还是判断下一句，其训练数据都可以通过自动化的方式高效构建，这使得 BERT 可以在大规模的语料上进行充分训练，不会让数据标注成本成为阻碍。 **预训练是指训练目的不直接指向目标任务的训练。**比如我们用“完形填空”和“判断下一句”两个任务让 BERT 先学会理解自然语言，之后会再训练它去完成别的任务。这俩训练就是预训练。 **微调 BERT 即可完成众多具体任务。**微调 BERT 具体指给它外加一些配件，让它能够接受目标任务的输入并给出符合预期的输出，再用少量的相关数据训练整个模型即可让 BERT 胜任目标任务。 **BERT “一次训练，多次复用”的特性特别满足互联网行业快速迭代的发展模式。**比如美团就用 BERT 来提升用户评论情感分析的准确性、搜索词意图识别准确率以及搜索词改写准确率。 ## 欢迎来到2018 BERT 的提出源自2018年谷歌发表的论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 到此，恭喜你对大模型知识的理解来到了2018年，此时距离DeepSeek-R1发布还有7年。 ## AI Heroes  Jacob Devlin, BERT的第一作者 **因BERT而闻名的杰出科学家。**BERT 彻底改变了NLP领域，使得机器理解和处理人类语言的方式取得了重大进展，截止2025年5月BERT的引用量已达13万，据我所知在NLP领域应该仅次于 Transformer 的18万。 **在顶尖科技研究机构的职业生涯。**Jacob是谷歌的高级研究科学家，其许多包括 BERT 在内的有影响力的工作都在此完成。他曾在微软研究院担任首席研究科学家，期间领导了微软翻译向神经网络的过渡，并为移动端神经网络翻译开发了先进的设备端模型。2023 年的报道曾指出他短暂加入 OpenAI 后又重返谷歌。 **致力于开发快速、强大且可扩展的深度学习模型以用于语言理解。**他目前的工作涵盖信息检索、问答和机器翻译等领域，持续推动着自然语言处理及其应用的边界。 **“他在语言的荒原上辟筑丝路，一次夯土成基，便可让千万商队沿着预训练的砖石走向不同的城邦。”** ——后记 作者：夜雨思晗，专注AI的产品经理。公众号：上线前夜的月光 **往期文章：** [从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸Transformer](https://www.woshipm.com/ai/6210144.html) [从0构建大模型知识体系（3）：大模型的祖宗RNN](https://www.woshipm.com/ai/6204318.html) [从 0 构建大模型知识体系（2）：给模型开眼的CNN](https://www.woshipm.com/ai/6200980.html) [从 0 构建大模型知识体系（1）：啥是模型？](https://www.woshipm.com/ai/6199179.html) 本文由 @夜雨思晗 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图由作者提供 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

京东、美团、阿里三巨头表面看似搅荡的是外卖风云，实则是在争夺即时零售市场。

 Epic 游戏商城为玩家带来了最新的福利喜加一活动。即日起至6月5日晚11时，所有玩家均可免费领取总价值202元的《小缇娜的奇幻之地》及《地狱边境》。其中，《小缇娜的奇幻之地》是一场充满奇思妙想、神奇景观和高能武器的史诗冒险！摇出你专属的多职业英雄，战斗、寻宝，踏上阻止暴虐 boss 天龙魔君的征途。 [&lt;《小缇娜的奇幻之地》免费领&gt;](https://store.epicgames.com/zh-CN/p/tiny-tinas-wonderlands) [&lt;《地狱边境》免费领&gt;](https://store.epicgames.com/zh-CN/p/limbo) 同时，《地狱边境》 是一款屡获佳绩的独立冒险游戏，因其迷人的解谜设计，以及宛如身临其境的声音与视觉效果而广受好评。它黑暗、朦胧的空间和令人印象深刻的故事将为你带来难以忘怀的体验。

<blockquote><p>刚开始入行产品经理，就被培训设计思维（Design Thinking）的方法论，这么多年来，设计思维好像是产品工作的万金油，但是，站在变革的视角，设计思维其实还有很多问题。</p> </blockquote>  ## 为什么要做变革设计？直面商业的复杂和未知 数字化和AI的背景下，企业与组织面临着前所未有的复杂性和不确定性。传统的创新方法，如设计思维（Design Thinking），在解决复杂问题时逐渐暴露出局限性。 为了应对这些挑战，变革设计（Design for Transformation）应运而生。变革设计融合了设计思维、系统思维和未来思维，旨在帮助企业与组织在复杂和未知的环境中寻求系统性和策略性的创新，推动系统层面的演化。 ## 设计思维的局限性 设计思维在过去几十年中成为创新领域的主流方法之一。它强调以用户为中心，通过深入了解用户需求、快速原型和迭代优化来解决问题。然而，随着商业环境的日益复杂，设计思维的局限性逐渐显现。 首先，设计思维更多关注当下的需求和体验，**缺乏对未来趋势的把握**。（如现在的传统车企，对于智能驾驶和智能化的趋势判断错误） 其次，它倾向于将复杂问题拆解为多个独立的子问题，**忽略了问题之间的相互关系和系统性影响**。这种局限性在面对高度复杂和动态变化的商业环境时，可能导致局部优化而无法实现全局最优，甚至可能带来意外的副作用。（很多社会项目都是复杂项目，如社区食堂，需要兼顾各方利益） ## 变革设计的核心理念 变革设计的核心在于融合三种思维方式：设计思维、系统思维和未来思维。这三种思维方式相互补充，形成了一个全面的创新框架。 ### 1. 设计思维：以人为本是一切的出发点和价值主张 设计思维强调以用户为中心，通过深入了解用户需求和体验，找到创新的切入点。它注重快速原型和迭代优化，帮助我们在短时间内验证和改进解决方案。设计思维的优势在于能够快速响应用户需求，创造有价值的用户体验。 ### 2. 系统思维：全局视角的创新，见木见森 系统思维强调从整体出发，关注问题的全局和复杂性。它要求我们理解问题所处的系统环境，识别问题之间的相互关系和依赖。通过系统思维，我们可以避免局部优化带来的副作用，找到全局最优的解决方案。 ### 3. 未来思维：动态视角的创新 未来思维关注时间维度上的变化趋势，帮助我们预测和规划未来。它要求我们不仅关注当下的需求，还要考虑未来的变化趋势，确保创新方案的可持续性。未来思维的优势在于能够帮助我们在动态变化的环境中保持竞争力。 ## 变革思维的核心范式改变 变革设计从传统的设计思维模式向更加系统化和动态化的创新模式的转变。 1. 问题域的范式转变 2. 方案域的范式转变 ### 一、问题域的范式转变 问题域指的是对问题的理解和定义阶段。在传统的设计思维中，问题通常被简化为一个具体的、局部的用户需求或痛点。然而，在变革设计中，问题域的范式转变要求我们从更广阔的系统视角和时间维度来理解问题。 **1. 从局部到全局** 在传统的设计思维中，问题往往被定义为一个具体的用户需求或痛点。这种定义方式虽然能够快速聚焦问题，但容易忽略问题背后更广泛的系统关系和相互影响。 在变革设计中，问题域的范式转变要求我们从全局视角出发，理解问题所处的系统环境。这意味着不仅要关注用户的需求，还要考虑问题所涉及的所有利益相关者和系统关系。 **2. 从静态到动态** 传统的设计思维更多关注当下的需求和体验，缺乏对未来趋势的把握。 变革设计强调从动态的视角理解问题，关注问题在时间维度上的变化趋势。这意味着不仅要解决当前的问题，还要预测和规划未来可能出现的变化，特别是AI能力爆发的背景下，AGI的出现随时都会成为可能。 ### 二、方案域的范式转变 方案域指的是解决方案的设计和实施阶段。在传统的设计思维中，解决方案通常被设计为针对具体问题的局部优化，例如“通过增加快递车辆数量来提高配送速度”。然而，在变革设计中，方案域的范式转变要求我们从系统化和动态化的视角来设计解决方案。 **1. 从局部优化到系统优化** 在传统的设计思维中，解决方案往往聚焦于局部问题的优化。 变革设计强调从系统化的视角设计解决方案，考虑方案对整个系统的影响。这意味着不仅要解决当前的问题，还要考虑方案对系统中其他部分的影响。 **2. 从短期解决方案到长期演进策略** 传统的设计思维更多关注短期的解决方案。 变革设计强调从动态的视角设计解决方案，考虑方案的长期演进和可持续性。 ## 变革设计具体怎么做？ - **全面理解问题：**全面理解问题的各个方面。这不仅包括对问题本身的深入了解，还涉及对问题所处的系统环境、相关利益相关者以及历史和未来趋势的全面考量。 - **重新定义问题：**这不仅包括对问题的抽象和类比，还包括对问题底层结构的深入分析。 - **设定未来方向：**基于探索和重构阶段的洞察，提出一个中长期的解决方案愿景。这个愿景不仅是对问题的回应，更是对未来发展方向的指引。 - **设计具体方案：**不仅包括设计和开发具体的解决方案，还包括制定系统的规则和原则，以确保解决方案能够在系统中持续发挥作用。 - **推动方案落地：**关注如何将创新举措落地并实现系统演进。这不仅包括制定可落实的整合策略，还包括设计系统的演进路线和评估成效。 本文由 @福田贝叶斯 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

玄学炒股警示录。

<blockquote><p>近期家装界的“流量神话”住范儿却传出了爆雷的消息，引发了行业内外的广泛关注。本文将从住范儿的兴衰中提炼出四大启示：流量并非家装行业的万能解药，产业升级才是破局的关键，资本无法持续驱动家装发展，而交付才是家装行业的“试金石”。</p> </blockquote>  一直以来被看成是家装界流量神话的住范儿，近期传出了爆雷的消息。虽然住范儿相关方面尚未对于传言进行证实，但是，从各方的消息来看，曾经颇为有范儿的住范儿，正在遭遇一场前所未有的危机。毫无疑问，住范儿被爆出现问题，再度将人们关注的焦点吸引到了家装这样一个传统且新潮的行业身上。 之所以会说家装传统，其中一个很重要的原因在于，家装行业的从业人员、运作流程、构成元素几乎都是相当较为传统的存在。之所以会说家装新潮，其中一个很重要的原因在于，家装行业几乎都不会错过每一个营销和宣传的概念，从以往的互联网，再到今天的AI，我们都可以看到家装与之相联系的痕迹。对于住范儿来讲，可以说是家装行业这样一种特质的最为直接和具体的体现。 无论是在图文内容盛行的时代，还是在短视频流行的时候，住范儿几乎都凭借着颇具风格的内容吸引了一大批拥趸的关注。如果我们将土巴兔、齐家网看成是PC互联网时代的流量巨头的话，那么，住范儿则是移动互联网时代的流量巨头。正是有了如此强大的流量作为基础，住范儿才开始走上了一条以流量撬动家装行业庞大市场的道路。然而，当住范儿开始被爆出现问题，它再一次告诉我们，所谓的家装，并不是仅仅只有流量便可以做成的。因此，当住范儿不再有范儿，我们还是可以获得很多的启示的。 ## 启示一：流量，并非家装行业的「解药」 家装行业一直都在受到各种问题、痛点的困扰，无论是在业主端，还是在装修端，几乎都是如此。面对这些问题和痛点的困扰，身处其中的家装人们一直都在寻找着解药。然而，虽然家装从业者们尝试了很多的方式和方法，但是，似乎还是没有找到真正意义上的解药。面对住范儿，我们想到的更多的是，流量虽然可以暂时破解装修端的获客问题，但是，想要从根本上解决家装行业的痛点和难题，或许仅仅只是有流量还是不够的。 不可否认的是，住范儿在提供有关装修的知识、装修的风格等内容的方面，的确有着自己独特的地方，的确给人们提供了一种获取全新生活方式的途径。然而，想要将这些装修风格落到实处，想要将这样一种生活方式付诸实现，或许依然还是需要很长的路要走的。原因在于，人们获取装修风格、装修知识，仅仅只是装修的开始，如何落地才是考验家装的关键所在。 因此，通过图文、短视频的内容来获取流量，仅仅只是一个开始，如何将家装行业的后端进行落地，如何让家装行业的图纸变成现实，才是考验家装人们的问题所在。对于依然还在将流量看成是家装「解药」的人们来讲，住范儿用现实的实践再一次说明，流量并非家装行业的「解药」，只有将家装落地，只有从家装后端来找到破解痛点和问题的方法，才是正道所在。 ## 启示二：产业升级，才是家装行业的「正道」 当住范儿开始出现问题，我们需要更多地思考的是，以往我们看到了那么多的家装玩家，以往我们看到了那么多的家装模式，但是，缘何它们并未从根本上解决家装行业的痛点和问题呢？通过分析，不难看出，无论是住范儿也好，还是其他的「互联网+家装」的模式也罢，它们仅仅只是改变了家装行业的表层的问题，却并未真正给家装产业带来真正意义上的升级。 用「铁打的家装，流水的家装模式」来形容家装行业，或许一点都不为过。因此，欲要破解家装行业内在的矛盾和问题，欲要改变家装行业的本质和运行逻辑，必然需要对家装产业带来一次全面的升级才行。只有对家装行业进行了一次全面的升级，只有从根本上改变了家装的内在元素、运行逻辑，我们才能真正从根本上解决家装行业所面临的痛点和难题。 站在这样一个角度，我们在思考和探索未来家装进化的新路径的时候，需要更多地从产业的角度，行业的深度上来思考，而非仅仅只是从流量的多寡、规模的大小来衡量。当我们真正将关注的视角聚焦在了产业本身，当我们真正找到了实现家装产业升级的正确的方式和方法，家装行业才能真正从根本上破除痛点和难题，真正获得新的发展。 ## 启示三：资本，无法持续驱动家装发展 住范儿以往的发展之所以会如此快速，并且从线上的内容，发展到了线下的家装mall，其中一个很重要的原因在于，资本在其中其实扮演着推波助澜的作用。公开资料显示，住范儿所属公司为北京水木优品科技有限公司（下称“水木优品”），是一家家居建材新零售服务商，由清华大学毕业生刘羡然创立。 该品牌曾获诸多投资机构青睐，据界面新闻报道，水木优品在2016年至2017年经过天使轮、Pre-A轮、A轮三轮融资，金额达到2100万元。2021年，住范儿又获得2亿元的B轮融资。住范儿最近一次C轮融资发生于去年4月，融资总额为1亿元，投资机构为牧鲸资本。 然而，住范儿现在所遭遇到的困境告诉我们，仅仅只是依靠资本输血，却并未找到自我造血的方式和方法，势必是无法驱动家装行业的持续发展的。虽然住范儿持续地获得了资本的关注，但是，资本仅仅只能解决住范儿的资金问题，却无法解决住范儿自身经营的问题。欲要获得长期且持续的发展，住范儿还是需要在资本之外找到新的发展方式，才能真正获得持续增长的能力。 那么，住范儿持续增长的能力从哪里来呢？笔者认为，住范儿还是要给家装带来本质的改变，住范儿还是要找到自我造血的商业模式，才能获得持续的发展。否则的话，住范儿的发展，就一直都是以资本为主要驱动力的，等到资本输血难以为继，住范儿的发展，势必还是会遭遇到新的困境和难题。 ## 启示四：交付，才是家装行业的「试金石」 不可否认的是，住范儿的商业模式，其实还是有着自身的合理性的。然而，真正导致住范儿陷入困境的原因在于，住范儿仅仅只是将家装新零售看成是自身的核心商业模式，却并未看待家装其实是一个以终极交付为主导的存在。可以说，交付，才是家装行业的「试金石」。 住范儿仅仅只是解决了家装前半段的获客和转化的问题，却并未改变家装行业最终的交付问题，当用户和消费者无法获得完美的交付的时候，那么，家装行业的痛点和难题，其实还是没有获得根本上的改变的。以往，我们在互联网时代看到了那么多的玩家们，之所以会出现这样那样的问题，其中一个最为重要的原因就在于，它们并未从根本上解决交付的问题。 毫不夸张地说，如果家装行业的交付问题无法得到完美解决的话，那么，家装行业的痛点和难题，其实是没有得到根本的解决的。因为家装行业是一个以交付作为终极衡量标准的存在，无论是再好的装修风格，再令人满意的装修设计方案，如果缺少了完美交付作为支撑，一切都将会是泡影。 对于每一个想要在家装行业里有所作为的玩家们来讲，如何找到做好交付的方式和方法，如何让家装行业的交付得到完美的实现，或许才是真正可以给自身带来新的发展的存在。深入到家装行业的每一个流程和环节，确保家装可以完美而真实地交付，才是破解家装痛点和问题的「解药」所在。 ## 写在最后 住范儿，其实还是可以给我们带来更多的启示意义的。透过它，我们可以看到家装行业一直都在变，却始终都跳不出以往的痛点和问题的怪圈的根本原因；透过它，我们可以明白家装行业真正需要解决的根本问题和症结所在；透过它，我们可以知道家装行业的关键在哪。 对于每一个有志于在家装行业上有所作为的玩家们来讲，跳出以往家装行业的发展模式的怪圈，真正回归到家装行业本身，真正用解决家装行业问题的方式一个又一个地给家装行业带来升级，或许才是真正可以保证自己可以在家装行业的牌桌上持续发展的关键所在。 住范儿，或许不是最后一个。对于家装从业者而言，如何避免成为下一个住范儿，如何真正给家装产业带来真正意义上的升级，真正给用户和消费者带来全新的装修体验，真正助推美好生活方式的实现，或许才是正道所在。 本文由人人都是产品经理作者【孟永辉】，微信公众号：【 辉观】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议

没有智能，全是人工。

富人能用钱给子女安排实习，这种事情本不新鲜，只是这几年显得格外扎眼了。

 据Mundfish官方消息，《原子之心》玩家数量已超1000万人。  官方表示：“最初的梦想如今已成真，这远超我们的想象。这一成就源于我们团队不懈的奉献、大胆的愿景以及对品质的不懈追求。但最重要的是，感谢我们杰出的社区。你们的热情、创造力和支持，让《原子之心》真正焕发生机。”  “从最初的想法到今天，你们一直参与着这段旅程。而我们才刚刚开始。 ”

端午节临近，五芳斋宣布向股东赠送粽子礼盒产品，并向股东征集对公司发展和公司产品的意见或建议。但结合其年报会发现，2024年五芳斋粽子产品生产量和销售量，分别同比下降11.71%和20.92%。到今年一季度末，五芳斋存货约4.06亿元，比2024年底的2.17亿元增加几乎一倍。  “粽子滞销了那么多，此时要给股东送礼盒？”网友们在社交媒体上质疑，此举是在变相清库存。 对于库存问题，五芳斋投关部门人士表示，一般都是每年端午节前2~3个月开始备货，所以在一季报里会有体现，“今年端午节较往年提前，如果在6月底，那么存货情况可能在一季报中体现得较少。” 值得注意的是，五芳斋董事长厉建平的年薪也有”缩水“。2023年，其获得的税前报酬总额为170.48万元，2024年则降至138.84万元，降幅达到18.5%。  （一位消费者在网络社交平台发布的五芳斋粽子发霉照片） **正值旺季，食安问题频出** 5月初，来伊份的粽子中被消费者曝出混入“带血创可贴”，其代工厂五芳斋便陷入舆论危机。五芳斋很快公开发布情况说明，称公司规定手部受伤员工不得参与裹粽等与食品直接接触的环节，其他非直接接触食品的车间员工如需使用创可贴，则由专人发放和回收含金属材质的专用蓝色创可贴（可有效识别），同时要求佩戴专用一次性手套后方可作业。 但事情至今并未获得有效澄清，创可贴到底是何时何地混入粽子中的，还没有答案。  （五芳斋对“创可贴事件”的情况说明） 在网络社交平台上，消费者关于五芳斋粽子问题的吐槽屡见不鲜。 一位消费者5月初在网络社交平台表示，自己买到的五芳斋粽子打开后就是发霉的，但是外包装看起来没有任何问题。对此，五芳斋官方旗舰店客服表示，可以退两个粽子的货款或者仅退款。这种赔偿方式让消费者不满。 另一位消费者冯先生向媒体反映称，5月24日，他在五芳斋官方旗舰店购买的粽子中发现头发，他立即联系了五芳斋官方旗舰店，店家要求他将问题粽子寄回核检，却迟迟未提供任何关于核实流程、处理方式，也未就赔偿给出明确答复。线上平台客服则回应称，在符合平台规则的前提下，他们会全力保障消费者权益。 **存货翻番！ 卖不动了？** 近几年，五芳斋粽子似乎是越来越不好卖了。2022至2024年间，除2023年稍有缓冲，其他两年营收与净利润的下滑幅度皆超过14%。 不久前，五芳斋发布公告称，公司决定向股东赠送粽子礼盒产品，并向股东征集对公司发展和公司产品的意见或建议。持有公司股份1000股（含）以上的股东可以申领“丰年五芳”粽子礼盒一盒。这一举动引发议论纷纷。 分析人士认为，五芳斋依靠粽子起家，粽子品类每年贡献约七成营收，但粽子销售具有季节性等局限，业绩高度依赖端午节，第二季度贡献全年主要利润，本次股东赠粽子活动与端午临近，或许仍在强化节日营销。另有投资者质疑，这是不是在变相清库存？ 财报显示，到今年一季度末，五芳斋存货约4.06亿元，比2024年底的2.17亿元增加几乎一倍。 对于库存的问题，五芳斋投关部门人士表示，今年一季度的存货大幅增加是正常现象，一般都是每年在端午节前2~3个月就开始备货，所以在一季报里会有体现，根据端午节的时间不一样，影响一季报的程度也不一样，“今年端午算是比较早的，往年在6月底的话，可能一季报就不会体现太多。” 实际上，五芳斋的投资者担忧是有原因的。从财报上看，五芳斋2024年营收为22.51亿元，同比减少14.57%；净利润为1.42亿元，同比减少14.24%。今年一季度，五芳斋归属于上市公司股东的净亏损为4523.49万元。 尴尬的是，五芳斋的核心产品粽子的表现尤为疲软：粽子系列产品去年营收为15.79亿元，同比下滑18.64%，销量减少了1.14万吨，是其所有产品中下滑最为严重的。 **“押宝”月饼？ 不见起色！** 五芳斋创始于1921年，主营业务是以糯米食品为主导的食品研发、生产和销售，是全国首批“中华老字号”企业。借助品牌加持，2022年8月，五芳斋成功上市。从上市的那一天起，五芳斋就一直在努力拓展业务范围，力图摆脱对粽子的依赖，打造非粽第二增长曲线，试图发展月饼、餐食、蛋制品糕点等业务。 在上市后的第一年，五芳斋就成立了非粽事业部，向外界宣告拓展非粽产业的决心。非粽事业部的目标是全力拓展烘焙和速冻市场，实现非粽品类质的突破。 为了避免过了端午，“车间无人”的尴尬现象，五芳斋开始“押宝”月饼，但其月饼业务贡献收入仍甚微——2024年，月饼业务收入约2.36亿元，与粽子的收入相差6.6倍。此外，粽子的毛利率44.16%，而月饼的毛利率比粽子还低，只有16.92%。此外，月饼也是强季节性产品，甚至比粽子的季节性可能更强。 为了吸引和留住年轻消费者，五芳斋也一直努力推出新品。比如，对传统八宝饭进行改良，推出流心八宝饭，此外，重点发力烘焙产品，推出绿豆糕、桃酥、米薄脆等烘焙类产品。但至今为止，这些产品仍不温不火，也没有爆款大单品出现。  （五芳斋2024年年报中主营业务分行业营收情况） 一直以来，五芳斋对外宣布的发展战略是，坚持“食品+餐饮”协同发展，通过“餐饮+零售”的经营模式，力争成为长三角地区的餐饮连锁领军品牌，烘焙与速冻产品发展被视为第二增长引擎。但年报显示，五芳斋的餐饮业务、非粽产业至今营收规模仍然不成气候，连粽子系列营收的零头都不到。  （五芳斋2024年年报中主要控股参股公司业绩） 更值得注意的是，粽子消费市场的基本盘似乎也在动摇。 如今，“低GI”成为不少消费者选购粽子的重要参考因素。而传统粽子的配方——高油、高糖、高热量，与当前消费者普遍追求的低脂、低糖饮食趋势相悖。 今年3月1日，五芳斋发布了2025端午新品——有机粽，并在京东平台的线上首发。但端午节前，京东自营旗舰店里面却看不到该产品出现，天猫旗舰店也只有一款有机虫草牛肉粽豆沙粽礼盒在售。 困在粽子里的五芳斋，路在何方？ 分析人士认为，粽子赛道近年来竞争激烈，网红粽子层出不穷，众多品牌百花齐放，从口味、食材搭配，甚至外观等方面去改造这个传统食物，而五芳斋的风格仍相对保守传统，急需大刀阔斧地变革来改变现状。 文 | 《BUG》栏目组 刘丽丽 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1503234.htm)

作者｜黄楠 编辑｜袁斯来 硬氪获悉，具身智能机器人公司Lumos Robotics鹿明机器人宣布完成天使++轮融资，投资方包括复星锐正、德马科技和吴中金控。本轮资金将主要用于完善产品及深化产业协同**，**加速与各产业方的深度合作，推动具身智能核心产品的商业化落地。 这是鹿明机器人在两个月内完成的第二轮融资、半年内完成的第三轮融资，截至目前，其天使轮累计融资已近2亿。此前投资方包括英诺天使基金、商汤国香资本、梅花创投、普华资本、高秉强教授等。 Lumos Robotics鹿明机器人成立于2024年，聚焦家庭场景，专注具身智能机器人的研发、销售、人工智能理论与算法软件开发等业务。公司主要产品包括LUS、MOS两大系列人形机器人，和机器人关节模组、视触觉模组等核心零部件。 创始人喻超毕业于清华大学，拥有近10年具身机器人研发及产业化经验；他曾任追觅人形机器人业务负责人，在职期间完成了团队搭建，带领团队完成了小米Cyberdog、追觅四足机器人的研发量产项目和具身软硬件框架定型，首创全球首例后空翻电驱动具身机器人。 多位核心成员均来自清华、上海交通大学、香港中文大学等顶尖高校，团队集结了原追觅Magic Lab/魔法原子的核心成员与具身大模型领域的顶尖科学家，是一支具备“感知-决策-执行”全技术链路和大规模消费级产品商业化落地经验的团队，在具身大脑、运动控制、核心零部件设计等关键技术环节有近十年的协同研发积累。  鹿明机器人（图源/企业） 今年年初，鹿明机器人推出全尺寸人形机器人LUS，并已实现核心零部件全自研，目前已投入量产前准备，预计在年内实现批量出货。 在硬件端，公司自主研发了包括高性能一体化关节、高精度编码器、视触觉传感器等核心零部件，在保证高性能的同时，保障后续的量产和成本控制。此外，公司研发的多款面向产业场景的具身智能机器人也将于近期陆续推出。 具身大脑层面，基于自研的可微分端到端具身大模型技术架构，融合视触觉等多模态数据，结合具体任务场景需求的算法，可完成对复杂任务的理解与执行。  Lumos Robotics人形机器人LUS 2（图源/企业） 就在近日，鹿明机器人发布了旗下首款核心零部件产品LUX系列视触觉模组，通过端到端的模仿学习架构，将触觉反馈、视觉识别与动作控制系统深度融合，以提供“感知-分析-响应”三位一体的智能解决方案。其中，LUX-G智能夹爪具备接近人类指尖的敏锐度，可精确感知力与力矩细微变化。  Lumos Robotics LUX-G自适应智能夹爪（图源/企业） 对于公司具身大模型的下一步发展，鹿明机器人创始人喻超指出，触觉感知是机器人实现灵巧操作不可缺少的数据模态，鹿明创新性地将触觉模态融入VLA架构，即将推出首个VTLA多模态机器人大模型。同时，公司自主研发的高精度视触觉传感器为VTLA模型构建了数据基础，其应用不局限于机器人领域，在工业、医疗、消费、科研等多场景商业化前景广阔。 硬氪了解到，鹿明机器人已陆续同智慧物流解决方案及核心部件厂商德马科技、全球航运巨头中远海运等知名企业达成战略合作，就具身智能在物流及智能制造等场景落地、核心部件开发、开拓新的应用场景、推动机器人产业链与创新链深度融合等方面开展合作，加速具身智能在产业中的商业化落地。 未来，鹿明机器人将基于技术创新，不断完善产品矩阵，精准匹配多元化的产业场景和市场需求；同时深化与产业端合作，拓展具身智能在工业、物流、服务和医疗等领域的落地场景，推动机器人技术与实体产业的高效融合。 #### **投资方观点：** **复星锐正资本合伙人邢丽喆**表示，具身智能的下一阶段关键在于场景落地，鹿明机器人拥有包括VLA和硬件本体的全栈自研技术，我们看好公司未来在产业场景商业化的潜力。复星是产业深度运营+投资双轮驱动的全球化产业集团，拥有丰富的产业场景，复星锐正会秉承“产业资源赋能创新企业全球发展”的使命，帮助我们的被投企业和复星的全球产业布局深度结合。 **德马科技董事长卓序**表示，德马科技正在人形机器人领域积极布局。物流搬运是人形机器人的最佳落地场景之一，鹿明机器人团队在人形机器人领域拥有丰富的产业经验，产品方向和物流领域也有较强的结合点，我们看好公司未来的快速发展，德马也会助力公司的产品在产业场景落地。

 即日起至5月31日上午12:00，所有玩家可在 Steam 领取原价42元的《杀手：暗杀世界》“萨比恩撒”。本版本中，玩家可体验“萨比恩撒”地点的完整内容，还有轮换内容以及额外的奖励任务。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 据悉，此版本不可游玩Freelancer和VR游戏模式。可选择升级至完整版的暗杀世界。

今天，我们正站在第三次认知革命的门槛上——这次，讲故事的不再只是人类。

JD recently opened its first JD MALL in Beijing, a 70,000-square-meter complex offering over 200 global brands and 200,000 SKUs—JD&#39;s clearest signal yet that it is betting on a full-spectrum retail strategy from flash delivery to big-box showrooms.

<blockquote><p>2025年上半年，泡泡玛特与必要商城的命运呈现出截然不同的走向：泡泡玛特凭借潮玩IP在全球市场大获成功，市值突破千亿；而必要商城却因资金链断裂面临倒闭。本文将从消费心理、盈利模式等六个维度，深入剖析这两家企业为何走向不同命运，供大家参考。</p> </blockquote>  最近，来自泡泡玛特旗下的知名IP潮玩——Labubu火遍全球，铺天盖地的公关稿在朋友圈里刷屏； 而同一时间，3500万中国用户发现，必要商城APP上的商品已全部下架，公司或将面临倒闭的局面。  一边是泡泡玛特海外业绩同比暴增440%-445%、市值突破千亿； 一边是必要商城因资金链断裂宣布“休眠”。 两家企业在2025年上半年，走向了截然相反的命运，可谓魔幻。 下面，我就总结了两家企业产生巨大差异的6点原因，一点浅见，仅供参考。 ## 一、消费心理：情感投射 vs 理性计算 泡泡玛特的用户为「情绪价值」买单： Labubu潮玩在美国发售时，消费者为抢购排起长队。 品牌方通过社交媒体KOL与明星种草，将IP玩具打造成“社交货币”，精准刺激Z世代的收集欲，会员复购率超50%。 而必要商城的用户则追求「性价比至上」： 其3500万“铁粉”实为价格敏感型客群，一旦补贴停止或交付延迟（周期达10-30天），立即转投拼多多等平台。 今年4月，必要商城因交付延迟引发诉讼，日活从85万暴跌至12万。 ## 二、盈利模式：符号溢价 vs 成本压缩 泡泡玛特2023年毛利率61.3%，被称“年轻人的茅台”：部分盲盒产品定价1499元，直接对标飞天茅台，联名款和隐藏款溢价高达数十倍，二手市场规模突破百亿。 年轻人越来越推崇“为符号和仪式感消费”，前有椰子鞋和数字藏品，后有Jellycat等高端毛绒玩具。  而必要商城原本推崇的C2M模式构想美好——直连Prada、Armani代工厂，以奢侈品品质、平民价格销售。 但是，其毛利率不足20%，长期靠融资输血维持低价，资产负债率长期高于120%（行业平均70%），且未建立供应链金融等风险对冲机制。 由此可见，如今的消费市场是两极分化的：富人的钱多到花不完，穷人则只看价格。 ## 三、战略根基：IP护城河 vs 供应链幻想 泡泡玛特构建「IP飞轮效应」： 通过潮玩展“发掘艺术家-IP运营-全渠道触达-文化推广”，形成闭环。2024年旗下潮玩MOLLY收入占比降至17.2%，破亿IP达7个，摆脱单一依赖。 因此本质上，泡泡玛特更像一家内容公司，做的是内容生意而不是贸易。  必要商城误判「中间商价值」： 省级经销商本是供应链“毛细血管”，承担库存压力和需求反馈功能。必要商城切断该网络后，独自承担市场波动风险。 最终，其被一场“黑天鹅事件”击溃：因某核心代工厂因环保问题被强制执行50万元货款，触发其他12家供应商集体要求缩短账期至15天，账面仅存的8000万元流动资金瞬间被抽干。 因此，必要商城最大的问题是在供应链端的话语权太弱，当别人有固定代工的品牌大客户和经销商客户，那么必要商城的订单量可能就是“毛毛雨”。 这是做贸易生意的核心关键，也是压倒骆驼的最后一根稻草。同样的教训，某罗姓网红企业家也曾领教过。 ## 四、选品策略：聚焦IP衍生 vs 全品类扩张 泡泡玛特围绕IP的“同心圆”进行扩张，其核心品类高度聚焦：2024年潮玩产品收入占比超85%（手办、MEGA、毛绒玩具、周边衍生物），其中毛绒类同比暴增993.6%，MEGA收藏品增长超200%。 其品类延伸逻辑是以IP为核心辐射生活方式场景，如珠宝、服饰家居、乐园体验等，所有衍生品均基于原有IP角色开发（如Labubu首饰、MOLLY联名金饰），确保用户认知一致性。  **而反观必要商城，则采用全品类扩张的策略，SKU贪大求全：**覆盖服装、美妆、母婴、生鲜等16个大类，但单品类深度不足（如服装仅200余款，不足京东犀牛制造的1/10）。 同一平台需管理服装柔性生产、生鲜冷链、电子品控等差异化标准，导致品控问题频发（如标注“CK制造商”的衬衫实际为代工厂次级生产线出品）。 品类间也缺乏关联性，用户购买床品与咖啡机无场景联动，复购依赖补贴而非品牌认知。 ## 五、目标市场：出海增收 vs 国内厮杀 泡泡玛特的海外营收占比38.9%：2024年海外及港澳台业务收入达50.7亿元，同比暴增375.2%，成为第二大增长引擎；东南亚市场营收24亿元（占海外47.4%），增速619%；北美市场增速557%，其中2025年Q1北美收入已接近2024年全年。 此外，泡泡玛特出海成功的关键，在于其全球本土化（Glocalization）的能力，简言之，就是每进入一个市场就会“入乡随俗”： 比如，在米兰店用意大利国旗配色，在阿姆斯特丹店陈列梵高联名款，Labubu在泰国穿上民族“娃衣”、与东南亚宗教文化融合，等等。  而必要商城则过度依赖国内单一市场，陷入红海厮杀困局： 其3500万用户全为国内消费者，合作500余家本土工厂，物流完全依赖顺丰国内网络。 此外，也没有布局海外业务，C2M模式受制于国内工厂产能（生产周期7-15天），无法支撑跨境供应链。 ## 六、竞争环境：寡头垄断 vs 巨头围堵 泡泡玛特是潮玩赛道的“独角兽”，市占率30%：国内盲盒市场CR5达69%，泡泡玛特以绝对优势领先（52TOYS占15%，TOPTOY占12%）。 另外，旗下部分IP具有垄断性，2024年Labubu单IP创收30.4亿（占总量23%），头部IP集群形成竞争壁垒。此外，还占据了全球化先发优势：海外尚无对标企业，通过直营店+本地化设计抢占心智。 必要商城则是C2M红海中的“小鱼”，有拼多多、淘宝特价版等巨头挤压生存空间，凭借千亿级流量与补贴，倒逼必要商城补贴价差达30%-50%，毛利率被压至20%以下。 ## 结语 泡泡玛特成为「符号极致商业化」的典型代表，必要商城则成了「去品牌化的悲壮实验」。 两者走向了零售业的两个极端。 可见，新消费的增长趋势，已从消费功能转向了消费符号；而合理的品牌溢价，必须由极致的体验支撑。 未来的赢家属于“理性浪漫主义者”——既懂得以IP故事点燃消费欲望，又不放弃对供应链的精耕细作。 如果您是一位潮玩厂家或电商卖家，有稳定的供应链或店铺，但不知道如何开品选品，欢迎关注公众号@一个符号工作室咨询，我们可以为您提供爆品二创、IP定制设计、落地打样等服务，帮助您实现IP符号商业化。 作者：金鑫YOYO；公众号：一个符号工作室 本文由 @一个符号工作室 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自 Pexels，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

宁王的地位依然很稳，但仗却越来越难打了。

9家股份行PK。

如果有人认为懂王会善罢甘休，那就太天真了。

早上好，今天是5月30日，看得懂的财经新闻，每天知道多一点，离财富更近一点。

 ## DeepSeek-R1-0528 更新官方详解：思考更深、推理更强，整体表现接近 o3 5 月 29 日晚间消息，深度求索官方公布了 DeepSeek-R1-0528 更新的详细升级内容。 DeepSeek-R1-0528 仍然使用 2024 年 12 月所发布的 DeepSeek V3 Base 模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度与推理能力。更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如 o3 与 Gemini-2.5-Pro。  相较于旧版 R1，新版模型在复杂推理任务中的表现有了显著提升。例如在 AIME 2025 测试中，新版模型准确率由旧版的 70% 提升至 87.5%。（来源：IT 之家）    ## 前一汽南京 CTO 陈光入职小米汽车，负责辅助驾驶感知 5 月 29 日消息，据 36 氪汽车今日援引多个渠道消息，前一汽南京研究院 CTO 陈光已经入职小米汽车，出任辅助驾驶感知负责人，向小米辅助驾驶负责人叶航军汇报。小米此前的辅助驾驶感知负责人蔡锐，已经转到了机器人相关部门。 报道提到，加入小米汽车前，陈光是一汽南京研究院 CTO，负责自动驾驶业务整体技术研发和构架设计，带领团队开发了一汽红旗第三代 L4 级全无人 Robotaxi（自动驾驶出租车）。（来源：IT 之家）   ## 抖音集团宣布成立短剧版权中心 5 月 29 日，抖音集团宣布成立短剧版权中心，旨在加强版权管理，提高短剧质量，支持优质制作方和创作者。该业务整体向张超汇报。 此次架构调整具体动作，是将原本抖音短剧、红果短剧相关 BD 团队整合，以「短剧版权中心」这个更具中台性质的业务，统一向红果短剧、抖音等平台产品提供短剧内容。此外，短剧版权中心还统一负责与短剧创作者的合作。此次调整后，所有涉及抖音集团短剧的合作，均需由版权中台决策；版权中台对红果、抖音等各端短剧供给负责。（来源：界面新闻）   ## 京东与小红书推出「红京计划」：小红书广告可跳转京东购物页面 5 月 29 日消息，京东今日官宣与小红书战略合作升级，共同推出「红京计划」。具体而言，从 6 月 5 日开始，除部分特殊类目外，所有入驻京东的品牌商家均可在小红书使用「种草直达」功能——在小红书投放广告可添加京东购物链接，用户点击广告可直接跳转至京东 App，实现从内容种草到交易转化一步直达。此前，小红书和淘宝天猫官宣了「红猫计划」，从小红书可「种草直达」淘宝天猫。（来源：每日经济新闻）  ## 苹果 iOS 26 新特性曝光：锁屏显示预估充满电时间 5 月 29 日消息，据彭博社的马克・古尔曼（Mark Gurman）曝料称，苹果公司计划在 iOS 26（原应为 iOS 19，最新曝料称按照年份命名）中，将在锁屏中新增指示器，显示预估充满电时间。 古尔曼表示这是一项非常小的特性改进，不过对于部分用户来说，是一项实用功能。用户此前只能凭感觉猜测充电时间，且 iPhone 从未提供准确信息，而该功能通过直接显示，可以解决这个痛点。（来源：IT 之家）    ## 宇树科技更名为杭州宇树科技股份有限公司，王兴兴曾称有可能赴港上市 5 月 29 日消息，据媒体报道，宇树科技向合作伙伴发布通知称，因公司发展需要，杭州宇树科技有限公司即日起名称变更为杭州宇树科技股份有限公司。届时，原公司所有业务由「新公司名称」继续经营，原公司签订的所有合同继续有效。 今年 4 月，香港特区行政长官李家超曾在杭州访问时与宇树科技创始人王兴兴交谈，在问及是否有来港上市的计划，王兴兴表示：「后续有可能，不确定。」他表示，宇树科技一直有开拓全球市场，在香港亦有经营业务，各方面合作机会多。李家超鼓励宇树科技来港拓展业务，并表示香港特区政府也可提供所需支援。（来源：新浪科技）   ## 马斯克发文：作为「特别政府雇员」的任期结束 5 月 29 日消息，埃隆・马斯克 28 日在 X 上说，他作为「特别政府雇员」的任期结束。美国白宫 2 月曾表示，马斯克的身份是「特殊政府雇员」。 据报道，按照相关规定，作为「特殊政府雇员」，马斯克一年内服务时长不得超过 130 天。这意味着，从 1 月 20 日算起，马斯克任期最晚在 5 月底结束。（来源：IT 之家）  ## 理想汽车 CEO 李想：第二款纯电 SUV i6 预计 9 月发布 5 月 29 日消息，在今晚的财报电话会议上，理想汽车 CEO 李想透露，理想 i8（六座 SUV）将于今年 7 月正式发布，理想 i6（五座 SUV）预计将于 9 月发布。李想表示，理想 i8 已经进入量产前测试阶段，累计测试里程已经突破 950 万公里。 从产品序列来看，理想 i6 将是理想汽车第二款纯电 SUV。上个月，疑似理想 i6 测试车的照片在网络曝光。目前有关新车的信息不多，只知道新车采用了理想 i8 同款设计语言。（来源：IT 之家）    ## 大疆将于 7 月发布其首款全景相机 DJI Osmo 360，赛道或大洗牌 5 月 29 日消息，据报道，大疆计划于 7 月推出其首款消费级全景相机 DJI Osmo 360，全景相机赛道或将洗牌。 大疆这款产品早在 2024 年 10 月就通过美国联邦通信委员会（FCC）认证。从 FCC 披露的设计图来看，DJI Osmo 360 采用双镜头对称结构，机身比市面上主流全景相机更为紧凑。其内置 1950mAh 电池，与其运动相机 Osmo Action 5 Pro 规格一致。  目前主流的全景相机形态多为立杆式，在剧烈运动时，可能会出现不稳定的情况。根据 FCC 图片，大疆的产品更扁平，更容易收纳、携带和固定。（来源：36 氪）  ## 「维多利亚的秘密」疑遭黑客攻击！官网无预警关闭股价重挫 美国最大连锁女性内衣零售店「维多利亚的秘密」（Victoria&#39;s Secret）疑遭遇黑客网攻勒索，官网无预警关闭。线上购物服务全面中断，部分店内功能也同步暂停。公司发出声明，证实正在处理一起「安全事件」，并已启动应变措施，但并未透露遭攻击细节。受此事件影响，公司股价重挫 7%，盘中一度暴跌达 10%。  据了解，公司目前正在与第三方专家合作，致力尽快恢复营运，同时强调旗下实体门市及 PINK 分店仍持续开放。（来源：自由时报）

京东外卖对美团是否形成冲击波，美团最新财报给出了答案。

抖音集团调整短剧相关BD团队，成立短剧版权中心；京东与小红书推出“红京计划”：小红书广告可跳转京东购物页面；宇树科技公司名称变更为杭州宇树科技股份有限公司；万科：控股子公司为68.72亿港元银行贷款提供担保；碧桂园境外债务重组遇阻：关键银行仍未加入重组协议，银团补偿款支付方式遭特设小组反对